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龙图腾网获悉京东科技控股股份有限公司申请的专利要素文本处理方法、装置、电子设备和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115269768B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110476637.8，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权要素文本处理方法、装置、电子设备和存储介质是由梁嘉辉;鲍军威设计研发完成，并于2021-04-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本要素文本处理方法、装置、电子设备和存储介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种要素文本处理方法、装置、电子设备和存储介质。其中方法包括：获取样本对象的多个描述信息和用要素类型标记的样本摘要；提取要素类型的要素向量特征和每个描述信息的描述向量特征；以要素向量特征和描述向量特征作为待训练的联合摘要模型的输入，以样本摘要作为联合摘要模型的输出，其中联合摘要模型包括第一模型和第二模型，且第一模型输出的每个描述信息与要素类型之间的相关度为第二模型的输入，进而根据第一模型的分类损失值和第二模型的解码损失值训练联合摘要模型，以对目标对象的商品描述信息进行处理生成与目标要素类型匹配的商品摘要。该方法生成的文本摘要可读性强，可以根据要素类型的不同生成对应的文本摘要。

本发明授权要素文本处理方法、装置、电子设备和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种要素文本处理方法，其特征在于，所述方法包括： 获取样本对象的多个描述信息，以及用要素类型标记的样本摘要； 提取所述要素类型的要素向量特征，以及每个所述描述信息的描述向量特征； 以所述要素向量特征和所述描述向量特征作为待训练的联合摘要模型的输入，以所述样本摘要作为所述联合摘要模型的输出，其中，所述联合摘要模型包括第一模型和第二模型，且所述第一模型输出的每个所述描述信息与所述要素类型之间的相关度为所述第二模型的输入，进而根据所述第一模型的分类损失值和所述第二模型的解码损失值训练所述联合摘要模型，以对目标对象的商品描述信息进行处理生成与目标要素类型匹配的商品摘要； 其中，所述第一模型包括：RNN词级编码器、RNN句级编码器和分类器，其中， 将每个所述描述信息的描述向量特征输入到所述RNN词级编码器进行编码处理，获取每个词编码的隐向量取平均作为每个描述信息的向量表示； 将所述每个描述信息的向量表示输入到所述RNN句级编码器进行编码处理，压缩获取每个所述描述信息的句级特征数值向量； 将所述句级特征数值向量和所述要素向量特征输入到所述分类器，通过分类矩阵获取每个所述描述信息与所述要素类型之间的相关度。

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